The Society for Epidemiologic Research and the Future of Diversity and Inclusion in Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
"The mission of the Diversity and Inclusion Committee (D&I) in the Society for Epidemiologic Research is to foster the diversity of our membership and work towards the engagement of all members, from diverse backgrounds at all stages of their careers, in the Society's activities, with the intent of enhancing discovery in public health." As a foundational step in implementing our mission, the D&I Committee conducted a survey of SER membership. Here we report on the efforts we have undertaken to expand the diversity and inclusiveness of our Society and our aspirations for future efforts in support of D&I. Early on, we established the SERvisits program to conduct outreach to institutions and students that have historically been underrepresented at SER; we hope this program continues to grow in its reach and impact. We have also taken steps to increase the inclusiveness of SER activities, for example, by engaging members on issues of D&I through symposia and workshops at SER annual meetings and through social media. DeVilbiss et al. (Am J Epidemiol. 2020;189(10):998-1010) have demonstrated that there is substantial room for improvement with regards to diversity and inclusion within SER. We invite SER members to become involved and collaborate on this long-term goal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».